import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as mpl
import seaborn as sb
import plotly.express as pl
%matplotlib inline
df1 = pd.read_csv(r"C:\Users\grvku\OneDrive\Desktop\Python\Week 3\Automobile.csv")
df1
| symboling | normalized_losses | make | fuel_type | aspiration | number_of_doors | body_style | drive_wheels | engine_location | wheel_base | ... | engine_size | fuel_system | bore | stroke | compression_ratio | horsepower | peak_rpm | city_mpg | highway_mpg | price | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 3 | 168 | alfa-romero | gas | std | two | convertible | rwd | front | 88.6 | ... | 130 | mpfi | 3.47 | 2.68 | 9.0 | 111 | 5000 | 21 | 27 | 13495 |
| 1 | 3 | 168 | alfa-romero | gas | std | two | convertible | rwd | front | 88.6 | ... | 130 | mpfi | 3.47 | 2.68 | 9.0 | 111 | 5000 | 21 | 27 | 16500 |
| 2 | 1 | 168 | alfa-romero | gas | std | two | hatchback | rwd | front | 94.5 | ... | 152 | mpfi | 2.68 | 3.47 | 9.0 | 154 | 5000 | 19 | 26 | 16500 |
| 3 | 2 | 164 | audi | gas | std | four | sedan | fwd | front | 99.8 | ... | 109 | mpfi | 3.19 | 3.40 | 10.0 | 102 | 5500 | 24 | 30 | 13950 |
| 4 | 2 | 164 | audi | gas | std | four | sedan | 4wd | front | 99.4 | ... | 136 | mpfi | 3.19 | 3.40 | 8.0 | 115 | 5500 | 18 | 22 | 17450 |
| ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... |
| 196 | -1 | 95 | volvo | gas | std | four | sedan | rwd | front | 109.1 | ... | 141 | mpfi | 3.78 | 3.15 | 9.5 | 114 | 5400 | 23 | 28 | 16845 |
| 197 | -1 | 95 | volvo | gas | turbo | four | sedan | rwd | front | 109.1 | ... | 141 | mpfi | 3.78 | 3.15 | 8.7 | 160 | 5300 | 19 | 25 | 19045 |
| 198 | -1 | 95 | volvo | gas | std | four | sedan | rwd | front | 109.1 | ... | 173 | mpfi | 3.58 | 2.87 | 8.8 | 134 | 5500 | 18 | 23 | 21485 |
| 199 | -1 | 95 | volvo | diesel | turbo | four | sedan | rwd | front | 109.1 | ... | 145 | idi | 3.01 | 3.40 | 23.0 | 106 | 4800 | 26 | 27 | 22470 |
| 200 | -1 | 95 | volvo | gas | turbo | four | sedan | rwd | front | 109.1 | ... | 141 | mpfi | 3.78 | 3.15 | 9.5 | 114 | 5400 | 19 | 25 | 22625 |
201 rows × 26 columns
df1.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 201 entries, 0 to 200 Data columns (total 26 columns): # Column Non-Null Count Dtype --- ------ -------------- ----- 0 symboling 201 non-null int64 1 normalized_losses 201 non-null int64 2 make 201 non-null object 3 fuel_type 201 non-null object 4 aspiration 201 non-null object 5 number_of_doors 201 non-null object 6 body_style 201 non-null object 7 drive_wheels 201 non-null object 8 engine_location 201 non-null object 9 wheel_base 201 non-null float64 10 length 201 non-null float64 11 width 201 non-null float64 12 height 201 non-null float64 13 curb_weight 201 non-null int64 14 engine_type 201 non-null object 15 number_of_cylinders 201 non-null object 16 engine_size 201 non-null int64 17 fuel_system 201 non-null object 18 bore 201 non-null float64 19 stroke 201 non-null float64 20 compression_ratio 201 non-null float64 21 horsepower 201 non-null int64 22 peak_rpm 201 non-null int64 23 city_mpg 201 non-null int64 24 highway_mpg 201 non-null int64 25 price 201 non-null int64 dtypes: float64(7), int64(9), object(10) memory usage: 41.0+ KB
df1.describe(include='all').T
| count | unique | top | freq | mean | std | min | 25% | 50% | 75% | max | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| symboling | 201.0 | NaN | NaN | NaN | 0.840796 | 1.254802 | -2.0 | 0.0 | 1.0 | 2.0 | 3.0 |
| normalized_losses | 201.0 | NaN | NaN | NaN | 125.189055 | 33.572966 | 65.0 | 101.0 | 122.0 | 150.0 | 256.0 |
| make | 201 | 22 | toyota | 32 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| fuel_type | 201 | 2 | gas | 181 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| aspiration | 201 | 2 | std | 165 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| number_of_doors | 201 | 2 | four | 114 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| body_style | 201 | 5 | sedan | 94 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| drive_wheels | 201 | 3 | fwd | 118 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| engine_location | 201 | 2 | front | 198 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| wheel_base | 201.0 | NaN | NaN | NaN | 98.797015 | 6.066366 | 86.6 | 94.5 | 97.0 | 102.4 | 120.9 |
| length | 201.0 | NaN | NaN | NaN | 174.200995 | 12.322175 | 141.1 | 166.8 | 173.2 | 183.5 | 208.1 |
| width | 201.0 | NaN | NaN | NaN | 65.889055 | 2.101471 | 60.3 | 64.1 | 65.5 | 66.6 | 72.0 |
| height | 201.0 | NaN | NaN | NaN | 53.766667 | 2.447822 | 47.8 | 52.0 | 54.1 | 55.5 | 59.8 |
| curb_weight | 201.0 | NaN | NaN | NaN | 2555.666667 | 517.296727 | 1488.0 | 2169.0 | 2414.0 | 2926.0 | 4066.0 |
| engine_type | 201 | 6 | ohc | 145 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| number_of_cylinders | 201 | 7 | four | 157 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| engine_size | 201.0 | NaN | NaN | NaN | 126.875622 | 41.546834 | 61.0 | 98.0 | 120.0 | 141.0 | 326.0 |
| fuel_system | 201 | 8 | mpfi | 92 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| bore | 201.0 | NaN | NaN | NaN | 3.329701 | 0.268166 | 2.54 | 3.15 | 3.31 | 3.58 | 3.94 |
| stroke | 201.0 | NaN | NaN | NaN | 3.261741 | 0.317875 | 2.07 | 3.11 | 3.29 | 3.46 | 4.17 |
| compression_ratio | 201.0 | NaN | NaN | NaN | 10.164279 | 4.004965 | 7.0 | 8.6 | 9.0 | 9.4 | 23.0 |
| horsepower | 201.0 | NaN | NaN | NaN | 103.263682 | 37.389372 | 48.0 | 70.0 | 95.0 | 116.0 | 262.0 |
| peak_rpm | 201.0 | NaN | NaN | NaN | 5121.393035 | 479.624905 | 4150.0 | 4800.0 | 5200.0 | 5500.0 | 6600.0 |
| city_mpg | 201.0 | NaN | NaN | NaN | 25.179104 | 6.42322 | 13.0 | 19.0 | 24.0 | 30.0 | 49.0 |
| highway_mpg | 201.0 | NaN | NaN | NaN | 30.686567 | 6.81515 | 16.0 | 25.0 | 30.0 | 34.0 | 54.0 |
| price | 201.0 | NaN | NaN | NaN | 13207.129353 | 7947.066342 | 5118.0 | 7775.0 | 10295.0 | 16500.0 | 45400.0 |
df1.shape
(201, 26)
seaborn1 = sb.histplot(data=df1,x='normalized_losses')
mpl.title('Histogram')
mpl.xlabel('Price of car')
mpl.ylim(0,70)
mpl.ylabel('Number')
sb.histplot(data=df1, x='price',bins=20,color='green')
<AxesSubplot:title={'center':'Histogram'}, xlabel='Price of car', ylabel='Number'>
#histogram
sb.histplot(data=df1,x='price',color='green',binwidth=203);
In addition to the bars, we can also add a density estimate by setting the kde parameter to True.
sb.histplot(data=df1, x='price', color='green', kde=True, bins=20)
<AxesSubplot:xlabel='price', ylabel='Count'>
sb.histplot(data=df1,x='price',hue='engine_type',color='green',kde=True);
sb.histplot(data=df1,x='price',hue='number_of_doors',kde=True)
<AxesSubplot:xlabel='price', ylabel='Count'>
g = sb.FacetGrid(data=df1,col='engine_type')
g.map(sb.histplot,'price');
sb.boxplot(data=df1, x='price')
df1['price'].describe()
count 201.000000 mean 13207.129353 std 7947.066342 min 5118.000000 25% 7775.000000 50% 10295.000000 75% 16500.000000 max 45400.000000 Name: price, dtype: float64
sb.boxplot(data=df1,x='price',y='engine_type',hue='fuel_type')
print(df1.value_counts('engine_type'))
df1.groupby(['engine_type'])['price'].describe().T
engine_type ohc 145 ohcf 15 ohcv 13 dohc 12 l 12 rotor 4 dtype: int64
| engine_type | dohc | l | ohc | ohcf | ohcv | rotor |
|---|---|---|---|---|---|---|
| count | 12.000000 | 12.000000 | 145.000000 | 15.00000 | 13.000000 | 4.000000 |
| mean | 18116.416667 | 14627.583333 | 11567.358621 | 13738.60000 | 25098.384615 | 13020.000000 |
| std | 7963.955772 | 3673.598940 | 6445.408602 | 10930.47703 | 11442.925722 | 2079.062289 |
| min | 9298.000000 | 5151.000000 | 5195.000000 | 5118.00000 | 13499.000000 | 10945.000000 |
| 25% | 15141.250000 | 13010.000000 | 7349.000000 | 7533.00000 | 16500.000000 | 11620.000000 |
| 50% | 16249.000000 | 16105.000000 | 9095.000000 | 9233.00000 | 19699.000000 | 12745.000000 |
| 75% | 18267.500000 | 16943.750000 | 13415.000000 | 11476.50000 | 35056.000000 | 14145.000000 |
| max | 35550.000000 | 18150.000000 | 41315.000000 | 37028.00000 | 45400.000000 | 15645.000000 |
sb.histplot(data=df1, x='price', hue='fuel_type',kde=True);
sb.countplot(data=df1 , x='body_style')
df1.value_counts('body_style')
body_style sedan 94 hatchback 68 wagon 25 hardtop 8 convertible 6 dtype: int64
sb.countplot(data=df1,x='body_style',hue='fuel_type')
df1.groupby(['body_style'])['fuel_type'].describe()
| count | unique | top | freq | |
|---|---|---|---|---|
| body_style | ||||
| convertible | 6 | 1 | gas | 6 |
| hardtop | 8 | 2 | gas | 7 |
| hatchback | 68 | 2 | gas | 67 |
| sedan | 94 | 2 | gas | 79 |
| wagon | 25 | 2 | gas | 22 |
sb.countplot(data=df1,x='make')
<AxesSubplot:xlabel='make', ylabel='count'>
mpl.figure(figsize=(20,7)) #for incresing the size
sb.countplot(data=df1,x='make')
<AxesSubplot:xlabel='make', ylabel='count'>
mpl.figure(figsize=(20,7))
sb.countplot(data=df1,x='make');
mpl.xticks(rotation=90);
mpl.xlabel('Model')
Text(0.5, 0, 'Model')
mpl.figure(figsize=(20,7))
sb.lineplot(data=df1,x='price',y='number_of_cylinders',hue='fuel_type',ci=False,markers=True)
<AxesSubplot:xlabel='price', ylabel='number_of_cylinders'>
mpl.figure(figsize=(20,7))
sb.scatterplot(data=df1,x='horsepower',y='price',hue='fuel_type');
mpl.xticks(rotation=90);
mpl.figure(figsize=(20,7))
sb.lmplot(data=df1,x='horsepower',y='price',hue='fuel_type');
<Figure size 2000x700 with 0 Axes>
sb.lmplot(data=df1,x='horsepower',y='price',hue='fuel_type',ci=False)
<seaborn.axisgrid.FacetGrid at 0x2cd2b006610>
sb.lmplot(data=df1,x='horsepower',y='price',col='fuel_type',ci=False) #Confidence interval = ci
<seaborn.axisgrid.FacetGrid at 0x2cd2ce66b50>
df2 = df1[df1['price'] >= 5000]
df2.reset_index(drop=True,inplace=True)
df2.to_csv(r"C:\Users\grvku\OneDrive\Desktop\Python\Week 3\Automobilexbyme.csv")
joinpoit will join scatterplot and histogram
We can find univariate as well joint distribution information from the joint plot.
sb.jointplot(data=df1,x='engine_size',y='horsepower');
sb.jointplot(data=df1,x='engine_size',y='horsepower',kind='hex');
mpl.colorbar()
<matplotlib.colorbar.Colorbar at 0x2cd2a64b340>
sb.jointplot(data=df1,x='engine_size',y='horsepower',kind='kde',fill=True);
sb.jointplot(data=df1,x='engine_size',y='horsepower',kind='reg',ci=False);
We can plot various types of jointplotLinks to an external site. by using the kind attribute. The kind attribute accepts the following keywords:
'kde' for kde plot
'scatter' for scatter plot
'hist' for hist plot
'reg' for regression plot
'hex' for hex plot
import matplotlib.pyplot as mpl
import seaborn as sb
sb.histplot(data=df1,x='horsepower')
<AxesSubplot:xlabel='horsepower', ylabel='Count'>
!pip install plotly
Requirement already satisfied: plotly in c:\users\grvku\anaconda3\lib\site-packages (5.9.0) Requirement already satisfied: tenacity>=6.2.0 in c:\users\grvku\anaconda3\lib\site-packages (from plotly) (8.0.1)
import plotly.express as pl
his = pl.histogram(df1,x='horsepower')
his.show()
import matplotlib.pyplot as mpl
import plotly.express as pl
bar1 = pl.bar(df1,x='horsepower',y='price')
bar1.show()
import plotly.express as pl
import matplotlib.pyplot as mpl
pl.scatter(df1,x='price',y='curb_weight')
import matplotlib.pyplot as mpl
import plotly.express as pl
pl.box(df1,y='price',x='fuel_type',points='all')
df1.groupby(['fuel_type'])['price'].describe()
| count | mean | std | min | 25% | 50% | 75% | max | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| fuel_type | ||||||||
| diesel | 20.0 | 15838.15000 | 7759.843713 | 7099.0 | 9120.0 | 13852.5 | 19375.5 | 31600.0 |
| gas | 181.0 | 12916.40884 | 7934.923212 | 5118.0 | 7609.0 | 9989.0 | 15985.0 | 45400.0 |
import plotly.express as pl
import matplotlib.pyplot as mpl
carpxhxh = pl.scatter_3d(df1,x='price',y='horsepower',z='height',color='fuel_type')
carpxhxh.show()
carpxhxh.write_html('carpxhxh.html')
pd.pivot_table(df1,index=['make','fuel_type'],columns=['engine_location'],aggfunc=len,dropna=True)
| aspiration | body_style | bore | city_mpg | compression_ratio | ... | price | stroke | symboling | wheel_base | width | ||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| engine_location | front | rear | front | rear | front | rear | front | rear | front | rear | ... | front | rear | front | rear | front | rear | front | rear | front | rear | |
| make | fuel_type | |||||||||||||||||||||
| alfa-romero | gas | 3.0 | NaN | 3.0 | NaN | 3.0 | NaN | 3.0 | NaN | 3.0 | NaN | ... | 3.0 | NaN | 3.0 | NaN | 3.0 | NaN | 3.0 | NaN | 3.0 | NaN |
| audi | gas | 6.0 | NaN | 6.0 | NaN | 6.0 | NaN | 6.0 | NaN | 6.0 | NaN | ... | 6.0 | NaN | 6.0 | NaN | 6.0 | NaN | 6.0 | NaN | 6.0 | NaN |
| bmw | gas | 8.0 | NaN | 8.0 | NaN | 8.0 | NaN | 8.0 | NaN | 8.0 | NaN | ... | 8.0 | NaN | 8.0 | NaN | 8.0 | NaN | 8.0 | NaN | 8.0 | NaN |
| chevrolet | gas | 3.0 | NaN | 3.0 | NaN | 3.0 | NaN | 3.0 | NaN | 3.0 | NaN | ... | 3.0 | NaN | 3.0 | NaN | 3.0 | NaN | 3.0 | NaN | 3.0 | NaN |
| dodge | gas | 9.0 | NaN | 9.0 | NaN | 9.0 | NaN | 9.0 | NaN | 9.0 | NaN | ... | 9.0 | NaN | 9.0 | NaN | 9.0 | NaN | 9.0 | NaN | 9.0 | NaN |
| honda | gas | 13.0 | NaN | 13.0 | NaN | 13.0 | NaN | 13.0 | NaN | 13.0 | NaN | ... | 13.0 | NaN | 13.0 | NaN | 13.0 | NaN | 13.0 | NaN | 13.0 | NaN |
| isuzu | gas | 2.0 | NaN | 2.0 | NaN | 2.0 | NaN | 2.0 | NaN | 2.0 | NaN | ... | 2.0 | NaN | 2.0 | NaN | 2.0 | NaN | 2.0 | NaN | 2.0 | NaN |
| jaguar | gas | 3.0 | NaN | 3.0 | NaN | 3.0 | NaN | 3.0 | NaN | 3.0 | NaN | ... | 3.0 | NaN | 3.0 | NaN | 3.0 | NaN | 3.0 | NaN | 3.0 | NaN |
| mazda | diesel | 2.0 | NaN | 2.0 | NaN | 2.0 | NaN | 2.0 | NaN | 2.0 | NaN | ... | 2.0 | NaN | 2.0 | NaN | 2.0 | NaN | 2.0 | NaN | 2.0 | NaN |
| gas | 15.0 | NaN | 15.0 | NaN | 15.0 | NaN | 15.0 | NaN | 15.0 | NaN | ... | 15.0 | NaN | 15.0 | NaN | 15.0 | NaN | 15.0 | NaN | 15.0 | NaN | |
| mercedes-benz | diesel | 4.0 | NaN | 4.0 | NaN | 4.0 | NaN | 4.0 | NaN | 4.0 | NaN | ... | 4.0 | NaN | 4.0 | NaN | 4.0 | NaN | 4.0 | NaN | 4.0 | NaN |
| gas | 4.0 | NaN | 4.0 | NaN | 4.0 | NaN | 4.0 | NaN | 4.0 | NaN | ... | 4.0 | NaN | 4.0 | NaN | 4.0 | NaN | 4.0 | NaN | 4.0 | NaN | |
| mercury | gas | 1.0 | NaN | 1.0 | NaN | 1.0 | NaN | 1.0 | NaN | 1.0 | NaN | ... | 1.0 | NaN | 1.0 | NaN | 1.0 | NaN | 1.0 | NaN | 1.0 | NaN |
| mitsubishi | gas | 13.0 | NaN | 13.0 | NaN | 13.0 | NaN | 13.0 | NaN | 13.0 | NaN | ... | 13.0 | NaN | 13.0 | NaN | 13.0 | NaN | 13.0 | NaN | 13.0 | NaN |
| nissan | diesel | 1.0 | NaN | 1.0 | NaN | 1.0 | NaN | 1.0 | NaN | 1.0 | NaN | ... | 1.0 | NaN | 1.0 | NaN | 1.0 | NaN | 1.0 | NaN | 1.0 | NaN |
| gas | 17.0 | NaN | 17.0 | NaN | 17.0 | NaN | 17.0 | NaN | 17.0 | NaN | ... | 17.0 | NaN | 17.0 | NaN | 17.0 | NaN | 17.0 | NaN | 17.0 | NaN | |
| peugot | diesel | 5.0 | NaN | 5.0 | NaN | 5.0 | NaN | 5.0 | NaN | 5.0 | NaN | ... | 5.0 | NaN | 5.0 | NaN | 5.0 | NaN | 5.0 | NaN | 5.0 | NaN |
| gas | 6.0 | NaN | 6.0 | NaN | 6.0 | NaN | 6.0 | NaN | 6.0 | NaN | ... | 6.0 | NaN | 6.0 | NaN | 6.0 | NaN | 6.0 | NaN | 6.0 | NaN | |
| plymouth | gas | 7.0 | NaN | 7.0 | NaN | 7.0 | NaN | 7.0 | NaN | 7.0 | NaN | ... | 7.0 | NaN | 7.0 | NaN | 7.0 | NaN | 7.0 | NaN | 7.0 | NaN |
| porsche | gas | 1.0 | 3.0 | 1.0 | 3.0 | 1.0 | 3.0 | 1.0 | 3.0 | 1.0 | 3.0 | ... | 1.0 | 3.0 | 1.0 | 3.0 | 1.0 | 3.0 | 1.0 | 3.0 | 1.0 | 3.0 |
| renault | gas | 2.0 | NaN | 2.0 | NaN | 2.0 | NaN | 2.0 | NaN | 2.0 | NaN | ... | 2.0 | NaN | 2.0 | NaN | 2.0 | NaN | 2.0 | NaN | 2.0 | NaN |
| saab | gas | 6.0 | NaN | 6.0 | NaN | 6.0 | NaN | 6.0 | NaN | 6.0 | NaN | ... | 6.0 | NaN | 6.0 | NaN | 6.0 | NaN | 6.0 | NaN | 6.0 | NaN |
| subaru | gas | 12.0 | NaN | 12.0 | NaN | 12.0 | NaN | 12.0 | NaN | 12.0 | NaN | ... | 12.0 | NaN | 12.0 | NaN | 12.0 | NaN | 12.0 | NaN | 12.0 | NaN |
| toyota | diesel | 3.0 | NaN | 3.0 | NaN | 3.0 | NaN | 3.0 | NaN | 3.0 | NaN | ... | 3.0 | NaN | 3.0 | NaN | 3.0 | NaN | 3.0 | NaN | 3.0 | NaN |
| gas | 29.0 | NaN | 29.0 | NaN | 29.0 | NaN | 29.0 | NaN | 29.0 | NaN | ... | 29.0 | NaN | 29.0 | NaN | 29.0 | NaN | 29.0 | NaN | 29.0 | NaN | |
| volkswagen | diesel | 4.0 | NaN | 4.0 | NaN | 4.0 | NaN | 4.0 | NaN | 4.0 | NaN | ... | 4.0 | NaN | 4.0 | NaN | 4.0 | NaN | 4.0 | NaN | 4.0 | NaN |
| gas | 8.0 | NaN | 8.0 | NaN | 8.0 | NaN | 8.0 | NaN | 8.0 | NaN | ... | 8.0 | NaN | 8.0 | NaN | 8.0 | NaN | 8.0 | NaN | 8.0 | NaN | |
| volvo | diesel | 1.0 | NaN | 1.0 | NaN | 1.0 | NaN | 1.0 | NaN | 1.0 | NaN | ... | 1.0 | NaN | 1.0 | NaN | 1.0 | NaN | 1.0 | NaN | 1.0 | NaN |
| gas | 10.0 | NaN | 10.0 | NaN | 10.0 | NaN | 10.0 | NaN | 10.0 | NaN | ... | 10.0 | NaN | 10.0 | NaN | 10.0 | NaN | 10.0 | NaN | 10.0 | NaN | |
29 rows × 46 columns
pd.crosstab(df1['make'],df1['engine_location'])
| engine_location | front | rear |
|---|---|---|
| make | ||
| alfa-romero | 3 | 0 |
| audi | 6 | 0 |
| bmw | 8 | 0 |
| chevrolet | 3 | 0 |
| dodge | 9 | 0 |
| honda | 13 | 0 |
| isuzu | 2 | 0 |
| jaguar | 3 | 0 |
| mazda | 17 | 0 |
| mercedes-benz | 8 | 0 |
| mercury | 1 | 0 |
| mitsubishi | 13 | 0 |
| nissan | 18 | 0 |
| peugot | 11 | 0 |
| plymouth | 7 | 0 |
| porsche | 1 | 3 |
| renault | 2 | 0 |
| saab | 6 | 0 |
| subaru | 12 | 0 |
| toyota | 32 | 0 |
| volkswagen | 12 | 0 |
| volvo | 11 | 0 |